腾讯一共经历了三次一面，分别是腾讯魔方、腾讯金融科技、腾讯云3.18 腾讯魔方一面处女面，表现非常差自我介绍面试官问专业和测开有什么关系（本人非科班出身，当时就被问住了，不知道该怎么回答）然后接着一道手撕：数组中的重复数据（力扣442原题，要求常数级空间复杂度与O(n)时间复杂度）写了40分钟写不出来，面试官也不说话一直等待，最后给我讲了一下思路然后进入反问环节3.23 腾讯金融一面自我介绍编程题1：给定一个数组，其中少了一个数（非开头结尾），找出少的那个数编程题2：给一个数组n与数字t，统计数组每个元素出现的次数，返回前t个出现次数最多的数，次数一样则按元素升序排序项目拷打http与http...

腾讯校招公众号的数据，估计那77%都在横向

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...